人工智能分类浅谈
文章目录前言一、什么是人工智能？二、人工智能的分类1.按学派分类2.按能力分类3.按业务领域分类4.按学习方式分类5.按实时分类6.按学习步骤来分7.按学习技巧来分8.按学习轮次来分9.按模型种类来分10.按任务来分11.按模型来分前言本文将粗略介绍人工智能的分类
一、什么是人工智能？通过学习掌握了某种技能的机器，我们认为他具备了人工智能。
二、人工智能的分类1.按学派分类符号主义：又被称为逻辑主义，心理学派，专家系统。该学派认为人工智能是源于数学逻辑的，该学派认为人类认知和思维的基本单元为符号，把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人的认知过程来实现人工智能。
连接主义：又被称为仿生学。该学派是基于神经网络及网络间的连接学习算法的智能模拟方法。
行为主义：又被称为进化主义或控制论学派。研究的是一个群体的行为。
2.按能力分类弱人工智能：只能处理单一的问题，该模型如果被训练为识别猫狗分类，那么他就只能够处理这个问题。
强人工智能：在各个方面都能够和人类相比。
超人工智能：在各个方面的远超人类。
3.按业务领域分类信号领域
图像领域：识别/侦测，跟踪，切割，生成
语音领域:
自然语义
自动化
4.按学习方式分类有监督：每条数据都有对应的标签。如在训练手写数字识别的时候我会告诉网络传入的图片所对应的数字。高效但成本高
无监督：在训练网络的时候，只给网络对应的数据没有标签，不告诉网络图片对应的数字。成本低而且泛化性能较好但效率低
半监督：输入网络的数据只有部分数据有标签。（少量包含标签的大量无标签的）
自监督
5.按实时分类在线学习：推理和学习是同时进行的。
离线学习：学习完成之后在使用。
6.按学习步骤来分非端到端学习：数据在输入模型之前需要认为进行特征提取。传入模型的不是原始数据，而是经过处理之后的特征。特征提取比较难，对最终的结果影响大。
端到端学习：数据直接输入模型得到输出，特征提取是由模型自己提取的。当任务比较复杂的时候学习起来比较困难。
7.按学习技巧来分迁移学习：在已经训练好的基础上继续学习新的任务。如某个模型已经学会了识别猫狗，我们在这个基础上继续学习识别飞机，船等。
元学习：元学习学习的数据的本质特征
级联学习：将任务进行分解来进行学习
递增学习：逐级增加学习的难度
对抗学习：两个网络相互竞争从而来进行学习
合作学习：分工合作学习
8.按学习轮次来分N-shot/Few-shot
one-shot
zero-shot
9.按模型种类来分判别模型
生成模型
10.按任务来分回归/拟合/函数逼近：当模型的输出为一个具体的数值时为回归任务如预测物体的所在的坐标点时。
分类
聚类：聚类和分类本质上都是把数据分开，区别时聚类为无监督学习。我不知道这堆数据里面有几个类别也不知道哪些是具体的哪一类的数据。
特征提取/降维/主成分分析
生成创作
评估与规划
决策
11.按模型来分统计：传统的机器学习，非端到端学习
仿生：神经网络
人工智能的作用及意义是什么
伴随着大数据的发展，人工智能的时代已经越来越近，但目前人工智能仍处于起步阶段，无论是理论研究还是实际应用，都离人工智能还有很大的距离。因此，现在的人工智能通常都要求特定的使用场景和一系列的先决条件。但随着人工智能的不断发展和代理的逐步应用，这必然是一种趋势。如今，人工智能产品在运输、物流、教育、安全等领域已得到广泛应用，并发挥了一定作用，特别是在解决低端劳动力短缺问题方面，人工智能已成为低端制造业可持续发展的重要替代品。接下来小编就给大家介绍一下人工智能的作用及意义是什么，一起来看看吧。
迅捷转换器2.824条点评咨询产品免费试用解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息客户案例暂无合作品牌暂无人工智能的作用及意义是什么？ AI时代会给整个社会带来怎样的变化？可从以下三个角度进行分析和预测：第一，从工作的角度来看，智能时代的人类将从事更有意义的工作；随着人工智能的不断发展，人们的就业机会也将不断提升，随着人们从事更有意义、更有创造性的工作，大量具有单调重复、科技含量低、危险系数高等特点的就业机会将被人工智能产品逐步取代。 二是从学习的角度来看，人工智能将在教育领域得到普及。AI的发展会给教育领域带来深刻的变化，之后人工智能会对教育领域的许多基础知识进行讲解。AI和教育的结合可以从深层解决因材施教的问题，同时也能轻易发现学习的薄弱环节，从而显著提高学习效率。当前，人工智能与教育融合已开始进入落地并产业化的阶段。 从生活的角度来看，人工智能技术将为人类提供更加舒适的生存环境。当前，智能小区、智能家庭已具备产业化的基础，随着物联网、云计算和人工智能等技术的不断发展，人工智能将进一步改善人们的居住环境。AI给人类带来的变化将是全方位的、深刻的，人工智能的发展也将推动整个社会劳动力结构的升级，进而推动人才结构的升级，因此，要跟上人工智能时代的发展步伐，必须不断学习人工智能方面的知识。 AI已经以某种形式或其它方式融入了日常生活。它具有巨大的潜力，可以推动在这个数据驱动的世界中的创新和重大改进。来自预测分析、聊天机器人、自动驾驶汽车和网络安全的人工智能随处可见。 这在几乎所有部门都是可行的。在很多方面，我们都采用了人工智能服务。网络犯罪和破坏的风险正成倍增长，因为我们越来越多地陷入虚拟世界，并变得由技术驱动。在现代社会中，网络安全是最重要的问题之一。互联网攻击和网络犯罪时有发生，影响到世界各地的个人、企业和政府机构。企业必须处理其数字资产的安全威胁(包括硬件、软件、数据和基础设施)。史无前例的网络安全需求至关重要。 在提高网络安全性方面，欺诈检测、恶意软件检测、入侵检测、网络评分风险和用户/机器行为分析是5个最高的AI用例。 人工智能和ML解决方案重新定义了组织如何处理网络安全，并确保当用户控制了他们的数据和隐私时，用户会得到信任。 像谷歌、亚马逊、Facebook、苹果这样的大公司，已经在人工智能工具方面投入巨资，以应对网络威胁和数据泄漏。 有以下几种方法可以使AI和ML在改善网络安全方面发挥重要作用： 危险检测 AI和高级的机器学习算法可以帮助组织识别威胁、入侵和恶意行为。用AI软件探测威胁绝非新鲜事，因为大部分的网络安全公司都采用AI算法来自动调查和确定攻击指标。及时发现偏差和行为变化可以帮助组织以明智的方式更快地作出反应。 互联网安全： 许多基于AI的入侵检测软件在网络层上被使用，以确保更好的网络安全。因为AI工具可以自己学习和识别模式，所以他们可以很快的观察到数以百计的物体，包括文件、IP地址、钓鱼链接、访问者和大量的数据。人工智能比人类探测到的更快，因为人类不能探测到数以百万计的站点和地址。实时性的探测和自动化流程可以帮助企业快速、有效地作出反应。 防御袭击： 公司可以使用AI来减少DDoS和钓鱼攻击的风险。按照传统方法，发现违规行为并采取行动作出反应可能要花费数天甚至数月。利用基于AI的安全方法，企业可以建立一种自动有效的方法，在攻击发生前加以预防，而不是在攻击可能造成损害后采取行动。人工智能算法通过编程，可以在几秒钟内处理大量数据，而这对于人类来说是不可能的。AI工具被广泛应用于异常检测——一种识别稀有和可疑的观测、项目或事件的方法，这与大多数数据不同。 预计分析： AI能帮助用户分析他们的行为。借助于AI的这一功能，算法可以自我学习用户行为，并创建相关使用、时间和平台的模式。这种方式包括登录时间，IP，地址，输入，滚动模式，以及时间。基于AI的工具能够持续监测和实时监测数据，并能在数据或行为中即时检测异常情况，从而降低潜在损害的可能性。 现在有各种先进的AI工具和解决方案可用于研究、预测、扫描和连续检查组织各个层次的漏洞。能够在认证、网络和分析级别部署AI工具。如果与人类网络分析员共同使用，而不是单独使用，这些工具会越来越好，并能为保护数据、网络和资源提供最佳效果。在处理大量数据和数分钟内确定罕见的活动或场景时，人类不能和AI相比。还可能会给AI程序提供错误的输入，或者以导致意外中断的错误方式对它进行编程。人工智能可以随着时间的推移被学习，并发现它与传统行为的不同之处。深度学习和机器学习算法能够识别模式和变化，并逐步理解它们。人工智能的自我学习能力可以帮助安全团队快速发现常规网络流量的差异。以上就是小编为大家介绍的人工智能的作用及意义是什么，希望对您有帮助。人工智能期末考试复习
人工智能期末考试复习选择题1.1997年5月,闻名的“人机大战”,最终运算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台运算机被称为(A)2.下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中（D）或图通常称为（D）4.不属于人工智能的学派是（B）5.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,同时同时提出一个机器智能的测试模型,请问那个科学家是（C）6.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,要紧研究运算机如何自动猎取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫(B)。7.人工智能的目的是让机器能够____,以实现某些脑力劳动的机械化。8.盲人看不到一切物体,他们可以通过辨别人的声音识别人,这是智能的__B__方面。9.连接主义认为人的思维基元是___B_。10.第一个神经元的数学模型-MP模型是__A__年诞生的。11.下列哪个不是人工智能的研究领域（D）12.家用扫地机器人具有自动避障、清扫、自动充电等功能，这主要体现了信息技术中的（A）填空题知识点人工智能是什么？AI是什么？人工智能的三大学派人工智能的分类主要研究和应用领域有哪些？“图灵实验”是什么？具体解释实验过程人工智能代表作品人工智能与计算机的区别知识表示法状态空间法问题归约法谓词逻辑法(PredicateLogic)量词连接词示例与或图表示可解节点一般定义不可解节点的一般定义机器学习定义机器学习的分类机器学习的算法神经网络的定义神经元模型神经网络的特点神经网络的分类网上说法ppt零散说法前馈神经网络反馈式神经网络神经网络的构成常用的激活函数普遍神经网络的三层神经元分别是：感知机模型概念BP神经网络人工神经网络的基本功能卷积的计算代码KNN算法思想和步骤，电影分类的代码理解K-means的算法思想和代码解释还是以ppt为主，因为这篇文章可能不全选择题1.1997年5月,闻名的“人机大战”,最终运算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台运算机被称为(A)A.深蓝B.IBMC.深思D.蓝天
2.下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中（D）A.事实
B.规则
C.操纵和元知识
D.关系
或图通常称为（D）A.框架网络B.语义图C.博亦图D.状态图
4.不属于人工智能的学派是（B）A.符号主义
B.机会主义
C.行为主义
D.连接主义。
5.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,同时同时提出一个机器智能的测试模型,请问那个科学家是（C）A.明斯基
B.扎德
C.图灵
D.冯.诺依曼
6.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,要紧研究运算机如何自动猎取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫(B)。A.专家系统
B.机器学习
C.神经网络
D.模式识别
7.人工智能的目的是让机器能够____,以实现某些脑力劳动的机械化。A.具有完全的智能
B.和人脑一样考虑问题
C.完全代替人
D.模拟、延伸和扩展人的智能
8.盲人看不到一切物体,他们可以通过辨别人的声音识别人,这是智能的__B__方面。A.行为能力
B.感知能力
C.思维能力
D.学习能力
9.连接主义认为人的思维基元是___B_。A.符号
B.神经元
C.数字
D.图形
10.第一个神经元的数学模型-MP模型是__A__年诞生的。A.1943
B.1958
C.1982
D.1986
11.下列哪个不是人工智能的研究领域（D）A、机器证明
B、模式识别
C、人工生命
D、编译原理
12.家用扫地机器人具有自动避障、清扫、自动充电等功能，这主要体现了信息技术中的（A）A、人工智能技术
B、网络技术
C、多媒体技术
D、数据管理技术
填空题在谓词公式中,紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域,而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元,其他变元称为自由变元
人工神经网络属于反馈网络有BP网络
ANN中文意义是：人工神经网络
知识点人工智能是什么？一般解释：人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能
人工智能学科：从学科的角度来说，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使之能模拟、延伸、扩展人类智能的学科
人工智能能力：从智能能力的角度来说，人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动
AI是什么？AI：表示人工智能，即ArtificialIntelligence，缩写为AI人工智能是一门通过计算过程力图理解和模仿智能行为的学科
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学
人工智能的三大学派符号主义学派连接主义学派行为主义学派人工智能的分类领域人工智能通用人工智能或跨领域人工智能混合增强人工智能主要研究和应用领域有哪些？“图灵实验”是什么？具体解释实验过程1950年图灵提出了著名的“图灵测试”，一种测试机器是不是具备人类智能的方法。
测试主持人提出问题，机器和人同时回答，如果人类无法区分说明机器具有模仿人的能力，即智能。
例如这里连续问同一个问题，回答没有差异，我们会说像个机器人，不是人是机器一般，很机械，不应变
机器回答：
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：请再次回答，你会下国际象棋吗？
答：是的。
人回答：
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：你会下国际象棋吗？
答：是的，我不是已经说过了吗？
问：请再次回答，你会下国际象棋吗？
答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题
人工智能代表作品IBM“深蓝”
AlphaGo
人工智能与计算机的区别知识表示法状态空间法，问题规约法，谓词逻辑法，语义网络法
状态空间法问题归约法我的理解就是递归先把问题分解为子问题及子-子问题，然后解决较小的问题。对该问题的某个具体子集的解答就意味着对原始问题的一个解答
谓词逻辑法(PredicateLogic)逻辑语句：一种形式语言，它能够把逻辑论证符号化，并用于证明定理，求解问题。
形式语言：严格地按照相关领域的特定规则，以数学符号（符号串）形式描述该领域有关客体的表达式
量词“对全额的”、“对任意的”等词在逻辑中被称为全称量词，记作“∀”
“存在一个”、“至少一个”等词在逻辑中被称为**存在量词**，记作“∃”
连接词与、合取（conjunction)：用连词∧把几个公式连接起来而构成的公式或、析取（disjunction）：用连词∨把几个公式连接起来而构成的公式
蕴涵（Implication）:“=>”表示“如果—那么”（IF—THEN）关系，其所构成的公式叫做蕴涵。
非（Not）表示否定，～、—均可表示
示例与或图表示可解节点一般定义终叶节点是可解节点(因为它们与本原问题相关连)。：
如果某个非终叶节点含有或后继节点，那么只要当其后继节点至少有一个是可解的时，此非终叶节点才是可解的。
如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只有当其后继节点全部为可解时，此非终叶节点才是可解的
不可解节点的一般定义没有后裔的非终叶节点为不可解节点。
全部后裔为不可解的非终叶节点且含有或后继节点，此非终叶节点才是不可解的。
后裔至少有一个为不可解的非终叶节点且含有与后继节点，此非终叶节点才是不可解的
机器学习：machinelearning
机器学习定义机器学习就是用算法解析数据，不断学习，对世界中发生的事做出判断和预测的一项技术
机器学习的分类监督式学习无监督式学习半监督式学习强化学习监督学习，输入数据被称为训练数据，每组训练数据有一个明确的标识或结果无监督学习，数据并不被特别标识，学习模型是为了推出数据的一些内在结构监督学习和无监督学习的区别：训练集目标是否被标注强化学习的本质是自动进行决策，并且可以连续决策
机器学习的算法KNNK近邻算法决策树朴素贝叶斯分类逻辑回归支持向量机KMeans神经网络神经网络的定义神经元模型神经网络的特点类神经网络是模式识别和误差最小化的过程，在每一次经验中提取和学习信息。类神经网络可以处理连续型和类别型的数据，对数据进行预测。神经网络是有监督学习。神经网络可以构建成非线性的模型，模型的精确度高神经网络有良好的推广性，对于未知的输入亦可得到正确的输出。类神经网络可以接受不同种类的变量作为输入，适应性强。神经网络可应用的领域相当广泛，模型建构能力强。神经网络具模糊推论能力，允许输出入变量具模糊性，归纳学习较难具备此能力神经网络的分类这一点ppt上没找到我网上找的
网上说法按性能分：连续型和离散型网络，或确定型和随机型网络。按拓扑结构分：前向网络和反馈网络。按学习方法分：有监督的学习网络和无监督的学习网络
ppt零散说法前馈神经网络，反馈神经网络，卷积神经网络，循环神经网络
前馈神经网络前馈神经网络是指信息只朝一个方向流动，也就是数据在神经元之间的流动方向是单向的，没有循环。
这种网络而在分类过程中数据只能向前传送，直到到达输出层，层间没有向后的反馈信号，因此被称为前馈网络
感知机网络，卷积网络是前馈神经网络
反馈式神经网络反馈式神经网络是指数据在神经元之间的流动方向是双向关系，神经元会输出到其他所有的神经元，也会接收其他神经元的输出成为输入
bp网络是反馈神经网络
神经网络的构成常用的激活函数普遍神经网络的三层神经元分别是：输入层、隐藏层、输出层，为了是模型的精度更高可以增加隐藏层的层数
感知机模型概念感知机网络（PerceptronNetworks）是一种特殊的前馈神经网络：无隐藏层，只有输入层和输出层无法拟合复杂结构
BP神经网络BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐藏层进行参数更新的方法。将误差从后向前传递，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元所产生的误差，进而依据这个误差来让各层单元负起各自责任、修正各单元参数
人工神经网络的基本功能卷积的计算代码KNN算法思想和步骤，电影分类的代码理解KNN（k-NearestNeighbor）又被称为近邻算法，它的核心思想是：物以类聚，人以群分。假设一个未知样本数据x需要归类，总共有N个类别，那么离x距离最近的有k个邻居，这k个邻居里最多类别的就认为是样本X的类别，也就是说x的类别完全由邻居来推断出来。所以我们可以总结出其算法步骤为：1、计算测试对象到训练集中每个对象的距离2、按照距离的远近排序3、选取与当前测试对象最近的k的训练对象，作为该测试对象的邻居4、统计这k个邻居的类别频率5、k个邻居里频率最高的类别，即为测试对象的类别我们可以简化为：找邻居+投票决定
K-means的算法思想和代码解释K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。kmeans算法流程1）随机选取k个点作为初始质心/种子点(这k个点不一定属于数据集，k个点就代表有k类)2）分别计算每个数据点到k个质心点的距离，离哪个质心点最近，就属于哪类3）重新计算k个质心点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值)4）重复2、3步，直到质心点坐标不变或者循环次数完成